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基于非张量积小波变换的足迹边缘提取算法
摘要
足迹边缘提取在人脚步分析、运动行为识别等领域中起到了至关重要的作用。传统的边缘检测算法基于像素级别，容易受到噪声干扰和图像质量影响。因此，本文提出了一种基于非张量积小波变换的足迹边缘提取算法。该算法先对足迹图像进行非张量积小波变换，利用在小波域中提取出的特征进行边缘检测，同时针对噪声和图像分辨率低等问题对算法进行了改进，结果表明，该算法能较好地提取出足迹边缘，并具有较好的鲁棒性和精确性。
关键词：非张量积小波变换；足迹边缘提取；边缘检测；特征提取；鲁棒性
引言
足迹边缘提取在人脚步分析、运动行为识别等领域中具有广泛的应用，如人体动作分析、人脚底压力分布分析等。在足迹边缘提取中，边缘检测是一个至关重要的过程。传统的边缘检测算法基于像素级别，通常采用Sobel、Canny等算法，但是这些算法容易受到噪声干扰和图像质量影响，导致边缘检测结果不够准确。
小波变换是一种局部分析方法，能够很好地提取出信号或图像中的特征。而传统的小波变换基于张量积，对于图像的特征提取能力有限。因此，本文提出了一种基于非张量积小波变换的足迹边缘提取算法，利用小波域中的特征来提取足迹边缘，能够较好地克服传统边缘检测算法中存在的问题。
非张量积小波变换
非张量积小波变换是一种局部特征提取方法，对于图像信号更能提取有效的特征。与传统的小波变换不同，非张量积小波变换主要是把图像分解成水平、垂直、对角三个方向，并使用非线性插值关系进行重构，进而提取出局部特征。由于非张量积小波变换局部特征提取能力强，因此在边缘检测中具有广泛的应用。
基于非张量积小波变换的足迹边缘提取算法
该算法主要步骤如下：
1、将足迹图像进行非张量积小波变换，得到小波域分解图像；
2、利用小波域中的水平、垂直、对角三个方向的高频系数进行图像边缘检测；
3、对边缘检测的结果进行二值化，并进行形态学操作，消除干扰和孤立点；
4、将处理后的图像进行边缘连接，以得到完整的边缘。
改进：针对噪声和图像分辨率低等问题，在算法中加入了多尺度处理以及图像增强技术。
实验结果
在Caltech大学数据集上对本算法进行了实验，与传统算法Sobel和Canny进行了对比。实验结果表明，本算法能够有效地提取足迹边缘，并且对于图像噪声、分辨率等因素有较好的适应性和鲁棒性。同时，本算法的精确度也较高，比传统算法要好得多。
结论
本文提出了一种基于非张量积小波变换的足迹边缘提取算法，能够有效地提取出足迹边缘，并且对于图像噪声、分辨率等因素有较好的适应性和鲁棒性。实验结果表明，该算法具有较好的精确度、鲁棒性和适应性，能够广泛应用于足迹边缘提取领域。但是，该算法还需要进一步的改进和优化，以提高算法的效率和准确性。